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ᚑᚌᚆᚐᚋ (Ogham) Steine sind mit der frühmittelalterlichen Ogham-Schrift versehene Monolithen, die vor allem in Irland, zwischen dem 4. und 9. Jahrhundert errichtet wurden. Viele von ihnen sind in “der freien Wildbahn” oder in Museen für die “Volunteer Community” einsehbar. Dieser Vortrag beschreibt die Dokumentation, Modellierung und Veröffentlichung dieser archäologischen Fundgattung in Community Hubs wie OSM und Wikidata mit der Nutzung von Linked Open Data Technologien. ᚑᚌᚆᚐᚋ (Ogham) Steine sind mit der frühmittelalterlichen *Primitive Irish* Ogham-Schrift Monolithen, die auf der irischen Insel und im westlichen Teil Britanniens zwischen dem 4. und 9. Jahrhundert aufgestellt wurden. Sie sind eine wichtige Quelle für die archaische oder proto-irische Sprache und Gesellschaft. Die Buchstaben des Ogham-Alphabets bestehen aus Strichen, die in unterschiedlichen Längen und Winkeln entlang von (oft natürlichen) Rändern der Steine von links unten nach oben und rechts wieder nach unten geschrieben wurden. Namen auf den Steinen scheinen Person gewidmet zu sein. Es bleibt jedoch unklar, ob die Steine zum Beispiel Grabmarkierungen waren oder Landbesitz bezeichneten. Die Steine befinden sich meistens nicht mehr am Originalfundort, was einerseits für das kartografische Verzeichnen wichtig ist (verlinkt man den Originalfundort, wenn bekannt?) und andererseits es schwieriger macht, ihre ursprüngliche Funktion zu erschließen. Dokumentationen zu Ogham-Steinen liegen in vielen analogen Quellen sowie teilweise offenen Online-Datenbanken bzw. -Repositorien vor. Da allerdings kein gemeinsamer Standard der Identifizierung (z. B. Steine, Fundorte) besteht, sind diese Daten nicht gemeinsam auswertbar, kurz gesagt, sie sind nicht interoperabel. Das Projekt ogham.link des Research Squirrel Engineers Network schafft eine semantisch modellierte Datengrundlage als Linked Open Data (LOD) unter Verwendung von Community Hubs wie Open Street Map und Wikidata. Es wurde bereits durch ein Fellowship der Wikimedia Deutschland im Fellow-Programm Freies Wissen als ›Irische ᚑᚌᚆᚐᚋ Steine im Wikimedia Universum‹ gefördert. Die Daten und auch Geodaten werden darin durch einen [Workflow](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hybrid_LOD_Ogham_Workflow.png) extrahiert, modelliert und über verschiedene Hubs zur Verfügung gestellt. Dies geschah im Fellow-Projekt vor allem als native RDF Daten, aber auch als Quick Statements zur Integration in Wikidata. In Wikidata können Fundorte (Sites) of mit irischen “Townlands” (entspricht in etwa Gemarkungsgrenzen) verknüpft werden, wozu es eine Plattform [townlands.ie](https://www.townlands.ie) auf Basis von OSM Daten gibt, sollten diese nicht vor Ort genauer bestimmbar sein. Unabhängig davon wurden in OpenStreetMap von “b-unicycling” unter Anderem verschiedene archäologische Items getagged, darunter [historic=ogham_stone](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Proposed_features/ogham_stone). Dadurch sind Ogham-Daten in OSM mit dem Tag [ogham_stone](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tag:historic%3Dogham_stone) abrufbar und eignen sich um auch die zuvor erwähnten Daten in Wikidata, zusammen mit Bildern auf der Wikimedia Commons und flickr zu verbinden und so einen Ogham Knowledge Graph zu erschaffen. Dieser Vortrag gibt Einblicke in die Dokumentation, Modellierung und Veröffentlichung von ausgewählten Ogham-Steinen aus Irland in OSM (user: b-unicycling, fthierygeo) und Wikidata (user: fthierygeo, Sophie_C._Schmidt) und zeigt, wie man einen Knowledge-Graph mit Meta- und Paradaten sowie Bildern erstellen kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/Y8JWWP/

Dieser Werkstattbericht gibt einen aktuellen Überblick zum bereits erreichten Stand bei der Einführung von persistenten Identifikatoren (PID) und dem resultierenden praktischen Nutzen für Anwender:innen und Entwickler:innen durch die OSGeo-Projekte, sowie eine Vorschau auf die nächsten Herausforderungen und Nutzen durch neue Einsatzszenarios für die Projektcommunities und speziell Code Committer die in der wissenschaftlichen Forschung und Lehre aktiv sind, sowie Studierende. Der FOSS GIS e.V. ist Teil der Gemeinschaft von Open Source Softwareprojekten, die in der Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) global organisiert ist ( und eine wachsende Zahl von qualitätsgesicherten Open-Source-Softwaretools für die Geoinformation pflegt und entwickelt). Der FOSSGIS und die OSGeo unterstützen das wissenschaftliche Paradigma von Open Science (Open Source Software, Open Data, Open Access, Open Educational Resources) und die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Die Open Source GIS Projekte der OSGeo sind dabei selbst Innovationstreiber, profitieren aber auch von Fortschritten auf technischer Infrastrukuren in verwandten Gebieten, etwa Open Access und Forschungsdatenrepositorien zur Umsetzung von Open Science und FAIR. Dieser Werkstattbericht gibt einen aktuellen Überblick zum bereits erreichten Stand bei der Einführung von persistenten Identifikatoren (PID) und dem resultierenden praktischen Nutzen für Anwender:innen und Entwickler:innen durch die OSGeo-Projekte, sowie eine Vorschau auf die nächsten Herausforderungen und Nutzen durch neue Einsatzszenarios für die Projektcommunities und speziell Code Committer die in der wissenschaftlichen Forschung und Lehre aktiv sind, sowie Studierende. Die persistente Referenzierung durch PID wurde 2014 von FOSSGIS und OSGeo für wissenschaftliche Videos aufgegriffen. Seit 2017 wurde dieser Ansatz von einer wachsenden Zahl von OSGeo-Softwareprojekten auch für die wissenschaftliche Zitierung von Software-Repositories, einzelnen Software-Versionen und beteiligten Personen eingesetzt. Dies ermöglicht eine greifbare wissenschaftliche Anerkennung der ehrenamtlichen Mitarbeit in Open Source GIS Projekten und wird sich voraussichtlich auf die Arbeitsabläufe des OSGeo und der Wissenschaft auswirken. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GY9XSE/

Welche Daten und Lösungen braucht es, um Gebäudeinformationen und digitale Karten barrierefrei zugänglich zu machen? Wie kann man digitale Gebäudekarten und Informationen über deren Zugänglichkeit für Menschen mit Sehbehinderungen, Menschen mit Blindheit und Menschen mit Mobilitätseinschränkungen für die Zielgruppen barrierefrei bereitstellen? Welche Datengrundlage wird hierfür benötigt? Diesen Fragen widmet sich der Vortrag und zeigt mögliche Lösungsansätze auf. Dabei wird insbesondere eine entwickelte Web-Applikation vorgestellt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/YMJK79/

Der MUT-ATLAS ist Deutschlands erste Online-Karte der Versorgungs- und Selbsthilfe-Landschaft im Bereich psychische Gesundheit, die den Anspruch hat, über alle Bundeslandgrenzen und Berufsgruppen hinweg Hilfsangebote aufzuzeigen. Um neben bzw. vor (..) der Einspeisung von Datensätzen durch zentrale Ärzte- und Therapeutendatenbanken möglichst schnell erste Facilities darzustellen, könnte eine Kooperation mit OSM helfen, schneller relevant zu werden. https://www.mut-atlas.de <p><strong>Vorab:</strong><span style="font-weight: 400;"> Es gibt bereits einen </span><a href="https://community.openstreetmap.org/t/kooperation-osm-mit-www-mut-atlas-de/4582/7"><span style="font-weight: 400;">Community-Thread</span></a><span style="font-weight: 400;"> zu unserer Kooperationsanfrage.</span></p> <p> </p> <p><strong>Vision</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">Der “MUT-ATLAS – Psychosoziale Hilfen vor Ort finden” bündelt alle Hilfsangebote zu psychischen Erkrankungen in Deutschland. Es ist ein googlefreies Informationsportal mit kartografischer Ausgabe. Hauptquelle der potentiell über 100.000 Hilfsangebote sollen EDV-Schnittstellen zu den Trägern und Anbietern entsprechender Hilfsangebote sein. Im Hintergrund des MUT-ATLAS bildet sich zusätzlich eine Online-Community sogenannter “Mut-Scouts”, die ehrenamtlich Angebote eintragen bzw. validieren.</span></p> <p><span style="font-weight: 400;"> </span></p> <p><strong>Ziel</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">In psychosozial belasteten Situationen fällt es schwer, Hilfe zu suchen und zu finden. Hier setzt der MUT-ATLAS an: Er bietet schnell, übersichtlich und diagnoseübergreifend Informationen zu niedrigschwelligen, informellen oder anonymen Angeboten der sozialen bzw. gesundheitlichen Selbsthilfe sowie medizinischen Behandlungsmöglichkeiten  – sowohl ambulanter als auch stationärer Art.</span></p> <p> </p> <p><strong>Umsetzung</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">Das große Ziel der Vollumfänglichkeit des </span><a href="https://www.mut-atlas.de"><span style="font-weight: 400;">https://www.mut-atlas.de</span></a><span style="font-weight: 400;"> kann nur durch die Verknüpfung existierender Datenbanken kooperierender Bundes- bzw. Landesverbände entsprechender Berufsgruppen erreicht werden. Um den politischen Willensbildungsprozess bis dahin zu beschleunigen bzw. um überhaupt an den Punkt zu kommen, an dem erste Verbände mitmachen, ist es nötig, einige tausend Datensätze von Hand einzutragen. Hierbei helfen Ehrenamtliche der Mut-Scout- bzw. idealerweise auch der bestehenden OpenStreetMaps-Community.</span><span style="font-weight: 400;"><br /></span><span style="font-weight: 400;">Auch wenn in Zukunft Angebotsdaten im Idealfall per EDV-Schnittstelle automatisch generiert bzw. aktualisiert werden, so wird es sich hierbei allenfalls um Stammdaten handeln und nicht notwendigerweise auch um Angaben zu Öffnungszeiten oder anderen relevanten Details der jeweiligen Angebote. Überhaupt wird es immer auch interessante Hilfsangebote geben, die nicht zentral durch einen übergeordneten Verband erfasst werden.</span><span style="font-weight: 400;"><br /><br /></span></p> <p><strong>Mehrwerte einer Kooperation zwischen OSM und MUT-ATLAS</strong></p> <ul> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><strong>Relativ schnelle Erhöhung der Relevanz des MUT-ATLAS: </strong><span style="font-weight: 400;">Jeder validierbare und nicht obsolete Angebotsdatensatz aus der aktuellen OSM, der den MUT-ATLAS ergänzt, erhöht die Relevanz. Aufbauend auf unseren ca. 2.000 Datensätzen wären weitere 1.000-3.000 Datensätze bereits ein großer Sprung.</span></li> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><strong>Mehr Mapper / Datensätze für die OSM:</strong><span style="font-weight: 400;"> Idealerweise sieht eine Kooperation vor, dass bestehende Ehrenamtliche aus den Reihen des Mut fördern e.V. direkt in der OSM und nicht in der Atlas-eigenen Datenbank neue Datensätze an

Get your preferred OSM dataset (ie. country) running in a local Geoserver instance with only 2 commands and avoid any dependence on an external provider. Simple, fast, clean solution. Lowering the barrier to entry to geospatial technology use and development. Docker-compose setup which assembles the necessary components to implement a Geoserver instance that publishes the OpenStreetMap (OSM) layers locally on a single host/machine (Postgis is required to store the OSM layers). Instructions for this project are based on this repository OSM-Styles, but make a much simpler execution plan. The steps and scripts are intended to run in the context of Linux, Mac and Windows environments about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9UCBM3/

Die OpenRailwayMap, eine ausschließlich auf OpenStreetMap-Daten basierende Eisenbahn-Infrastrukturkarte wird bald zehn Jahre alt. Der Vortrag zeigt, was sich in den letzten Monaten beim Projekt getan hat. Ein Blick auf die "Fahrgastzahlen" wird auch nicht fehlen. Die OpenRailwayMap, eine ausschließlich auf OpenStreetMap-Daten basierende Eisenbahn-Infrastrukturkarte wird bald zehn Jahre alt. Der Vortrag zeigt, was sich in den letzten Monaten beim Projekt getan hat. Die Darstellung zahlreicher Zugsicherungssysteme wurde ergänzt. Für Suchanfragen wurde an einer neuen, schnelleren API gearbeitet. Ein Blick auf die "Fahrgastzahlen" wird auch nicht fehlen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LNAPBN/

Vertriebspotential zu ermitteln ist eine Kernfunktion von GIS im Unternehmenskontext. Häufig spielen dabei Graph-Datenmodelle und Routing-Algorithmen eine zentrale Rolle. Mit PostgreSQL, PostGIS, pgRouting, Python und FME gelingen blitzschnelle Antwortmaschinen auf solche und ähnliche Fragen. Wie findet man den nächstgelegenen Point of Interest für alle Adressen im Bundesgebiet, wobei dieser nicht weiter als 260m entfernt sein darf? Auf einer AWS-RDS-PostgreSQL Datenbank mit PostGIS und pgRouting - in jeweils recht aktuellen Versionen - die auf einem 8-Core / 32GB RAM Server läuft, haben wir einen Graphen aus 23Mio Adresspunkten, 65k Points of Interest und 50Mio verbindenden Kanten (OSM Straßennetz) aufgebaut. Dank Datenprozessierung, Datenmodellierung und dank pgRouting als fantastisch effizient implementierter Software - und dank der Ideen der beiden Herren im Titel - haben wir die Antwort nach 16 Minuten. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KAFE9Z/

Was für Daten findet man über Barrierefreiheit auf OpenStreetMap – und wie hilft das Menschen mit Behinderung überhaupt? Können OSM-Daten die reale Welt barrierefreier machen? Zusammen gehen wir verschiedene OSM-Tags für Oberflächenbeschaffenheit, Gehwege, Eingänge und ÖPNV-Daten durch – und zeigen kleine UX-Innovationen, die Menschen mit Behinderungen dabei helfen können, von A nach B zu kommen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/7MJHUD/

Das Bundesamt für Strahlenschutz bewertet die radiologische Situation auch beim Krieg in der Ukraine, bei dem es immer wieder zu Kampfhandlungen um radioaktive Anlagen kommt. Dabei wurde das BfS vor eine besondere Herausforderung gestellt, da wichtige Messdaten nur über nicht vorher vereinbarte und nicht standardisierte Formate und Datenwege, zugreifbar sind. Durch die ad hoc Entwicklung von QGIS-Plugins und ein komplexes QGIS-Kartenprojekt wurde die tägliche Bewertung der Messdaten möglich. Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) bewertet die radiologische Situation nicht nur im Inland, sondern muss auch bei Ereignissen wie dem Krieg in der Ukraine, bei dem es immer wieder zu Kampfhandlungen in unmittelbarer Umgebung radioaktiver Anlagen kommt, die Situation auf Grundlage verfügbarer Daten einschätzen. Beim Ukrainekrieg wurde das BfS vor eine besondere Herausforderung gestellt, da wichtige Messdaten nur über nicht vereinbarte und nicht standardisierte Formate, Datenwege und -quellen, zugreifbar sind. Durch die schnelle Entwicklung von zwei QGIS-Plugins und eines komplexen QGIS-Kartenprojekts können täglich die verfügbaren Daten geladen, analysiert und visualisiert werden. Der Vortrag geht dabei auf die Bedeutung von In-House Entwicklungsexpertise ein und macht deutlich wie einfach der Einstieg in die Pluginentwicklung für QGIS ist und wie flexibel QGIS als Desktop-GIS ist. Ebenso wird der Bedarf an Daten-Standards, wie sie im GIS-Bereich gängig sind, hervorgehoben. Die QGIS-Plugins sind experimentell gekennzeichnet, aber über das Standard QGIS-Plugin-Repo erhältlich. Der Quellcode ist auf https://github.com/OpenBfS/ unter GPL veröffentlicht. - https://github.com/OpenBfS/irmis_json_loader - https://github.com/OpenBfS/bfs_saveecobot_loader about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/BDWPQX/

about this event: https://bobkonf.de/2023/kastl.html

WebAssembly has been around for a while, but until now it has been of limited utility for high-level languages, especially those that use garbage collection. Things are about to change, though, as web browsers are about to ship support for managed memory, making WebAssembly a viable target for Scheme, OCaml, and in general everyone who is not C++ or Rust. This talk will recap why it is that the 1.0 version of WebAssembly wasn’t a great target for e.g. Scheme, what the workarounds were, what the new facilities are, how implementations will be able to take advantage of them, and what limitations remain. In 2-3 years it’s reasonable to expect that WebAssembly will be an excellent compilation target and language run-time substrate for many of our dearest languages, but it’s up to us to make it there. about this event: https://bobkonf.de/2023/wingo.html

UAS werden in der Landwirtschaft u. a. eingesetzt, um ein exaktes Bild vom Zustand der Pflanzen und Böden zu erhalten. Unterschiedliche Sensoren und hohe Auflösungen steigern die Anforderungen an Verfahren zur Auswertung. Wir zeigen, wie anhand kommandozeilenbasierter Automatisierungswerkzeuge Projekte vereinfacht abgearbeitet werden können und welche zentrale Rolle dabei Open Source Software spielt, um große Datenmengen und wiederkehrende Projekte automatisert zu verarbeiten. Unbemannte Flugsysteme (engl. UAS, ugs. Drohnen) werden kontinuierlich weiterentwickelt und finden immer stärkere Verbreitung. Durch die steigenden technologischen Möglichkeiten können beständig neue Einsatzgebiete für UAS erschlossen werden und die Systeme in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. In der Landwirtschaft werden UAS u. a. eingesetzt, um ein exaktes Bild vom Zustand der Pflanzen und Böden zu erhalten. Dieses kann aus Orthomosaiken abgeleitet werden, die aus vielen Einzelbildern generiert werden. Da an den UAS inzwischen unterschiedliche Sensoren (Kameras mit RGB, multispektralem Spektrum oder LIDAR) angebracht werden können steigen die Ansprüche nicht nur an die Verfahren zur Auswertung, sondern auch an die Datenverarbeitung großer Datenmengen. Zur Erstellung der Orthomosaike und daraus abgeleiteter Datenprodukte wurden automatisierte Routinen entwickelt. Diese steuern die Verarbeitungskette der Bilddaten unter Verwendung von sowohl freier als auch nicht frei zugänglicher Photogrammetriesoftware. Wir zeigen, wie anhand kommandozeilenbasierter Automatisierungswerkzeuge Projekte vereinfacht angelegt und abgearbeitet werden können, um wiederkehrende bisher manuell ausgeführte Arbeitsschritte zu automatisieren. Dies führt zu einer Vereinheitlichung in der Produktkette. Diese Automatisierung der Arbeitsschritte zur Auswertung bietet das Potenzial einer höheren Berechnungsleistung und Auslastung von Systemen bei der Ausführung von aufwändigen Programmen, bei geringerem Arbeitskrafteinsatz. Automatisierbare Produkte werden manuell oder über zeitgesteuerte Skripte erstellt. Diese beinhalten u. a. Übersichten aller Bildflüge und errechneter Produkte sowie die Ableitung von Vegetationsindizes und Bedeckungsgraden. Ebenfalls werden Vorverarbeitungsschritte automatisiert abgearbeitet, z. B. die Umrechnung der absoluten Temperaturdaten bei Thermalinfrarotbefliegungen aus dem RJPG-Format von DJI. Zur Automatisierung kommen überwiegend Bash-Skripte zum Einsatz, die ihre Aufgaben ohne Nutzerinteraktion durchführen können und passend parametrisiert sind. Wir geben einen Einblick in die Vorgehensweisen und zeigen auf, welche zentrale Rolle dabei Open Source Software spielt und wie große Datenmengen und wiederkehrende Projekte automatisert verarbeitet werden können. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/RLM8RE/

Öffentliche Trinkstellen sind wichtige Komponenten des Hitze- und Umweltschutzes - damit sie auch gefunden werden- haben wir von a tip: tap im Juni 2022 das Trink-Orte OSM Projekt gestartet. Ich möchte über den Einstiegsprozess, Anknüpfungspunkte, Erkenntnisse, Ergebnisse und Herausforderungen sprechen und natürlich über die Vorteile von Leitungswasser ;) Öffentliche Trinkstellen sind wichtige Komponenten des Hitze- und Umweltschutzes. Deshalb haben wir vom gemeinnützigen Verein a tip: tap im Juni 2022 ein Projekt gestartet, um deutschlandweit an der Erfassung von öffentlichen Trinkwasserstellen in OpenStreetMap zu arbeiten. Dazu gehört auch, bestehende Trinkwasserstellen zu überprüfen und fehlende einzutragen und Menschen in ganz Deutschland zu finden, die dies auch in ihrer Stadt tun. Zur Unterstützung dieses Prozesses haben wir auch Daten von Trinkbrunnenbetreibern angefragt. Im Vortrag möchte ich über meinen Start als OSM-Neuling berichten, wie und wo ich Anschlusspunkte gesucht und gefunden habe, wie sich das Projekt entwickelt hat, was wir erreicht haben, wo es Hindernisse gab und wie oder ob wir das Projekt 2023 weiter finanziert bzw. gefördert bekommen haben. Dazu werde ich noch ein paar Infos zu den Vorteilen von Leitungswasser und unserer Vereinsarbeit einstreuen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/PV837Q/

SIGNALO ist ein Gemeinschaftsprojekt von mehreren Schweizer Städten und einem Kanton. Es besteht aus einem PostgreSQL-Datenmodell und einer Arbeitsumgebung für die Software QGIS und QField im Bereich der vertikalen Beschilderung und Signalisation. Der Aufbau des Moduls, das Arbeitsvorgehen mit öffentlichen Partnern und die Herausforderungen bei der Darstellung komplexer Signale werden vorgestellt. Bisher richtet sich SIGNALO hauptsächlich an Schweizer Nutzer, indem es standardmässig alle in der Schweiz verwendeten Verkehrszeichen anbietet und die in der Schweizer Signalisationsverordnung definierten Anforderungen erfüllt. Das Modul bietet eine Abbildung der Signale auf der Karte, einen dynamischen Inhalt mit dem Text der Schilder auf der Karte und eine gesamthafte Lösung für Büro, Feld und Geoportal. Es wird aufgezeigt, wie SIGNALO die gesetzlichen Grundlagen übernimmt und die Informationen dynamisch auf der Karte darstellt. Eine Einbindung von Signalen anderer Länder ist durchaus möglich. (www.signalo.ch) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9XN7WT/

Inspiriert von der [Nolli-Karte](https://www.lib.berkeley.edu/EART/maps/nolli.html) sollen öffentliche Räume auf Basis aktueller OpenStreetMap Daten identifiziert und kartiert werden. Dazu entwickle ich ein Skript zur automatisierten Geodatenverarbeitung, welches auf einen Stadtteil von Wien angewendet werden soll. Bereits vor über 250 Jahren setzte sich Giovanni Battista Nolli, ein italienischer Architekt, Ingenieur und Kartograf damit auseinander, wie und wo Raum öffentlich zugänglich ist oder nicht. In seiner ['La nuova topografia di Roma Comasco'](https://www.lib.berkeley.edu/EART/maps/nolli.html) kartierte er mit beeindruckend hohem Detailgrad öffentlich zugängliche Innen- und Außenräume von Rom als Figure-ground Karte. Seitdem haben sich sowohl Charakter und Vielfalt öffentlicher Räume als auch die Datenbasis verändert. Vor diesem Hintergrund entwickle ich im Rahmen meiner Masterarbeit eine Skript zur automatisierten Geodatenverarbeitung für Daten aus OpenStreetMap, um öffentliche Räume anhand bestimmter Attribute zu identifizieren, zu kategorisieren und zu visualisieren. Das Skript soll auf einen Stadtteil von Wien angewendet werden. Eine erste Version des Skripts ist als GitHub Repository veröffentlicht: [osm-public-space-mapper](https://github.com/ester-t-s/osm-public-space-mapper) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/Y77U8A/

Anhand Open-Source-Software Apache StreamPipes wird die praktische Anwendung von Geo-Operatoren beim Stream-Processing vorgestellt. Zudem werden die allgemeinen Grundlagen und die Herausforderungen von Stream-Processing erklärt und mit den klassischen Prinzipien des Batch-Processing verglichen. Auf Themen wie Interoperabilität durch Umsetzung von Standards als auch Ontologie im Geo-Bereich wird ebenfalls eingegangen. Heute existieren eine Vielzahl von Datenquellen, die große Datenmengen in Quasi-Echtzeit erzeugen. Daraus resultieren kontinuierliche Datenströme und die Verarbeitung und Analyse werden als Stream-Processing bezeichnet. Das zugrunde liegende Konzept stellt einen neuen Ansatz zum klassischen Batch-Processing dar. Daten werden nicht erst zwischengespeichert, sondern direkt nach ihrer Entstehung oder ihrem Empfang in nahezu Echtzeit kontinuierlich verarbeitet und analysiert. Stream-Processing kommen beispielsweise im Big-Data-Umfeld oder im Bereich Internet der Dinge (IoT) zum Einsatz. Die Verarbeitung und Analyse von (Geo-) Datenströmen in diesem Kontext existieren im Open Source Bereich nur bedingt oder verlangt ein tiefes Grundwissen und eine breite Systemarchitektur. Eine einfache Lösung und Umsetzung bietet das Apache StreamPipes Projekt. StreamPipes ist eine Self-Service (industrielle) IoT-Toolbox, die es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, (Geo-) Datenströme zu verbinden, zu analysieren und in Dashboards zu visualisieren. Dieses kann z. B. im Bereich des autonomen Fahrens, Verkehrsüberwachung oder auch Monitoring von Wetter-Sensoren erfolgen. Die (Geo-) Datenströme können dabei nicht nur durch Adapter importiert, sondern auch durch verschiedene Senken anderer Open Source Technologien zur Verfügung gestellt werden. Daher spielt das Thema Interoperabilität eine zentrale Rolle, welche durch verschiedene OGS Standards gewährleistet wird. In diesem Talk werden auf die allgemeinen Grundlagen und Terminologien des Stream-Processings eingegangen und am Beispiel von StreamPipes erklärt. Auch werden die Herausforderungen im Vergleich zu Batch Processing dargelegt und Lösungen präsentiert. Anhand von Beispielen aus dem Geo-Bereich werden verschiedene Geo-Operatoren exemplarisch im Stream-Processing vorgestellt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/FTBK3Q/

In diesem Vortrag wird die automatisierte Detektion von Baumstandorten mit Hilfe von machinellem Lernen und Fernerkundungsdaten, die im Zuge eines Projektes mit dem Regionalverband Ruhr (RVR) entwickelt wurde, präsentiert. Kenntnisse über die Standorte von Einzelbäumen sowie deren Veränderung bilden eine wichtige Grundlage für diverse Fragestellungen mit Bezug zu grüner Infrastruktur, Raumbeobachtung und Klima. Die Informationen dazu liegen in der Metropole Ruhr nur vereinzelt und unvollständig, z.B. in Form von kommunalen Baumkatastern vor. Daher wurde im Rahmen eines Projektes mit dem Regionalverband Ruhr (RVR) eine automatisierte Detektion von Baumstandorten entwickelt. Innerhalb des Projektes ist ein Open-Source-Ansatz entwickelt worden für die Erfassung von Einzelbäumen, sowie diverser Parameter (Höhe, geschätzte Stammposition, Kronendurchmesser, Abstand zu Gebäuden und anderen Bäumen,...). Dieser Ansatz beinhaltet die Anwendung von maschinellem Lernen (ML – Machine Learning). Als Datengrundlage werden u.a. LiDAR-Punktwolken, Orthophotos und daraus abgeleitete Indizes (z.B. NDVI), sowie Sentinel-2-Zeitreihen genutzt. Ein flächendeckender Datensatz wurde am Beispiel von Herne für das Jahr 2020 berechnet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LAPFZU/

It is a truth universally acknowledged, that a programming language with more than 100 users must be in want of a module system. JavaScript, first released in 1995, resisted this natural law until 2015 with the introduction of ES6. Since then, Modules have become a popular authoring tool for JavaScript Developers. However, modules as a shipping mechanism present certain issues, and many developers continue to compile to module-free code rather than ship native modules. This has challenged the language committee to investigate what is and what isn’t working about our module system. How do we do this, and how do we communicate these design changes from a small focus group to a larger design committee? A number of proposals are planned that change what kind of applications can be built using the module system. We will explore these questions and more, giving you a behind the scenes look at designing a module system for the web. about this event: https://bobkonf.de/2023/startsev.html

Für eine neue Alpenvereinskarte rund um den Berg Ushba im Großen Kaukasus waren Feldarbeiten im Hochgebirge notwendig, wobei die gesammelten Daten in OpenStreetMap eingetragen wurden. Dafür wurde eine Methodik entwickelt, um möglichst zielgerichtet die fehlenden Wege und Namen zu sammeln, zu validieren und zu dokumentieren. Für eine neue Alpenvereinskarte rund um den Berg Ushba im Großen Kaukasus waren Feldarbeiten im Hochgebirge notwendig, wobei die gesammelten Daten in OpenStreetMap eingetragen wurden. Dafür wurde eine Methodik entwickelt, um möglichst zielgerichtet die fehlenden Wege und Namen zu sammeln, zu validieren und zu dokumentieren. Vorher einen groben Überblick über die Aufgaben vor Ort zu haben, ist bedingt durch die begrenzte Zeit vor Ort, wechselhaftes Wetter und körperliche Kondition essenziell. Dabei vergleicht man natürlich verschiedenste Karten und lernt mehr darüber, wie alte Karten vermutlich entstanden sind, wie oberflächlich manche Verlage recherchieren und wie Informationen ihren Weg in OpenStreetMap finden oder eben auch nicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/TDUYCE/

Aufnahmen der historischen Spionagesatelliten aus den „Keyhole“ Missionen der 60er, 70er, und 80er Jahre sind aufgrund ihrer Qualität einzigartig, allerdings erfordern sie eine besondere Methodik zur Entzerrung der Panorama-Aufnahmen. Hier stellen wir die Ergebnisse der Orthorektifizierung dieser Aufnahmen mit der Open Source Software GRASS GIS vor. Im Rahmen der „Keyhole” Missionen betrieben die USA während des kalten Krieges eine Reihe von Spionagesatelliten, deren Daten in den letzten Jahrzehnten über den US Geological Survey größtenteils öffentlich zugänglich gemacht wurden. Besonders interessant sind aus heutiger Sicht Aufnahmen der Missionen KH-4A/B (CORONA), KH-7 (GAMBIT), sowie KH-9 (HEXAGON). Die Daten dieser Satelliten stehen als Scans physischer Filmkameraaufnahmen zur Verfügung und verfügen über eine Bodenauflösung von 0.6 – 3 Metern. Da CORONA und HEXAGON über geneigte Panoramakamerasysteme verfügten, sind starke Verzerrungen in den Aufnahmen enthalten, die eine Orthorektifizierung mittels üblicher linearer Verfahren unmöglich machen. mundialis implementierte daher eine Methodik zur Entzerrung von Panorama-Aufnahmen, die seit Version 7.9 in der freien Open Source Software GRASS GIS enthalten ist. Zusätzlich wurden weitere GRASS Module und Walkthroughs erstellt, die die Rektifizierung und Georeferenzierung von Aufnahmen der „Keyhole“ Missionen vereinfachen. In vielen Teilen der Welt haben die „Keyhole“ Missionen Bilder der Landoberfläche aufgenommen, die in der Zwischenzeit von Infrastruktur, Städtebau und Landnutzungsveränderungen überprägt worden sind. Dies macht die Aufnahmen zu einer wertvollen Quelle für historische und archäologische Anwendungen sowie Langzeitstudien der Landbedeckungsveränderung. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/8XVVYM/

In verschiedenen fachlichen und technischen Kontexten haben wir GeoNode als zentrale Komponente von Forschungsdateninfrastrukturen eingesetzt. In den einzelnen Szenarien wurden verschiedene Weiterentwicklungen und Ergänzungen vorgenommen. Dazu gehören die Anbindung von Remote-Diensten über offene OGC Schnittstellen oder die Integration von Cloud-optimized-GeoTiffs (COG). Zur Darstellung der neuen Datentypen und spezialisierten Fachinformationen wurden dedizierte Dashboards entwickelt. Die Idee einer Forschungsdateninfrastruktur (FDI) beruht darauf, dass über die reinen (Geo-) Daten hinaus auch der Forschungsprozess (in Teilen) darin abgelegt werden kann. Eine FDI unterstützt Forschende in Ihrer Arbeit und trägt zur Vernetzung der Arbeiten innerhalb einer Organisation bei. Durch die zentrale Struktur trägt eine FDI auch zu einer besseren Reproduzierbarkeit von Forschung bei. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Bereitstellung von aufbereiteten Daten, die direkt analysiert werden können (ARD: Analysis Ready Data), so wie die direkte Anbindung von Prozessierungsdiensten. Neben der Bereitstellung und Verwaltung von Daten kann eine FDI aber auch Software oder beispielsweise Open Education Resources beinhalten. Die Wissenschaft ist oftmals ein Unterstützer von offener Software, nicht zuletzt um auch die Implementierung im wissenschaftlichen Sinne nachvollziehbar und reproduzierbar zu machen. Wir möchten in diesem Beitrag verschiedene FDI-Anwendungen aus der Geo-Domäne auf Basis von GeoNode und weiteren FOSS-Komponenten vorstellen. Ziel des zugrunde liegenden BMWK geförderten F&E-Projektes “MariData” ist es, die Energieeffizienz von Schiffen zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, soll eine Routenoptimierung durchgeführt werden, die Vorhersagen der Umweltbedingungen (u.a. Wind, Wellen) einbezieht und über schiffsspezifische, hydrodynamische Modelle den Treibstoffverbrauch für potentielle Routen zuverlässig abschätzen kann. So lässt sich das Routing in Bezug auf den Treibstoffverbrauch optimieren. Um die dafür erforderlichen Daten in einer zentralen FDI zu verwalten, wird eine GeoNode Instanz betrieben. Da die Vorhersagedaten im NetCDF Format vorliegen, wurde GeoNode um Funktionen erweitert, die es erlauben, die NetCDF Dateien in GeoServer automatisiert und kontinuierlich zu importieren, sobald neue Daten verfügbar sind. Diese Funktionalität ist bisher rein funktional am Back-End umgesetzt. Zusätzlich zum Verwalten der Daten wird die GeoNode API um einen Endpunkt zur direkten Prozessierung der Daten, der Berechnung von Routenvorschlägen erweitert. Als Alternative zum GeoServer für die Bereitstellung von Rasterdaten wurde eine Integration von Data-Cube-Konzepten in GeoNode evaluiert. Das gesamte Set-Up läuft über Kubernetes in der Cloud. Zur Integration von weiteren Remote-Diensten wurde eine Anbindung von existierenden Web-Coverage-Services (WCS) als Geonode Remote-Service realisiert. Für das Datenanalyseunternehmen Fraym wurde GeoNode dahingehend erweitert, dass große Rasterdaten im Cloud-Optimized-GeoTiff-Format (COG) direkt aus einem S3-Speicher integriert und geladen werden können. Dazu wurde das COG-Plugin des GeoServer genutzt und das GeoNode-Datenmodell entsprechend angepasst. Die S3-URL ist Teil des Metadatensatzes, was die maschinenlesbare Prozessierung von COGs ermöglicht, etwa in Jupyter-Notebooks. Die Laufzeitumgebung bei dieser Anwendung stellt ebenfalls ein Kubernetes-Cluster. Für die Universität Manitoba wurde eine GeoNode Instanz aufgesetzt, um verschiedene Geodaten einheitlich zu verwalten. Über den Daten-Katalog können die heterogenen Datensätze (Rasterdaten, Vektordaten, Zeitreihen) exploriert werden. Ergänzend zu GeoNode wurde insbesondere die Integration von Zeitreihendaten entwickelt. Dafür wurde eine separate Django App implementiert, die in GeoNode installiert werden kann und einen neuen Remote Service Typ für die OGC SensorThings API (STA) bereitstellt. Datastreams aus hinzugefügten STAs können anschließend in GeoNode importiert werden. Dazu wird für jeden Datastream ein GeoNode Layer angelegt und die spezifischen Metadaten (Sensor, Thing, ObservedProperty, etc.) in zusätzlichen Datenbanktabellen gespeichert. Die STA-Layer können dann über den Katalog gefunden und die Standard-Metadaten sowie die zusätzlichen Elemente angezeigt werden. Die eigentlichen Daten liegen nach wie vor nur in der STA vor. Um diese zu visualisieren und herunterzuladen, wurde außerdem ein separates Dashboard entwickelt, das die Stationen auf einer Karte anzeigt und die Exploration der Messreihen über Zeitreihen-Diagramme ermöglicht. Für eine GeoNode Instanz, welche Daten und Informationen zum Klimawandel in Bangladesch bereitstellt, wurden in enger Kooperation mit den Nutzer*Innen spezielle externe Dashboards entwickelt. Diese Dashboards dienen dazu, Daten zur Vulnerabilität durch Klimaänderungen und Naturkatastrophen, Klimamodelldaten und Zeitreihen Benutzer*Innen und Entscheidungsträger*Innen zugänglich zu

Im Sommer 2021 konnten Amnesty International und das Citizen Lab weltweite Menschenrechtsverletzungen durch die Spionagesoftware Pegasus der NSO Group nachweisen. Kurz darauf zeigte eine internationale Recherche, Projekt Pegasus genannt, dass 50’000 Mobiltelefone und deren Besitzer:innen von der Überwachung betroffen waren. Auch Schweizer Behörden nutzten diese Spyware. Donncha Ó Cearbhaill ist Forscher und IT-Sicherheitsexperte beim Security Lab von Amnesty International in Berlin. Er führt ein Computer-Forensik-Team, welches sich der Erforschung und Aufdeckung von digitaler Überwachung von Aktivisten und Menschenrechtsverteidigerinnen verschrieb. Seine Forschung leistete einen entscheidenden Beitrag zum ausgezeichneten Pegasus-Projekt, das einer der grössten Überwachungsskandale aufdeckte. about this event: https://www.digitale-gesellschaft.ch/event/netzpolitischer-abend-zu-staatstrojaner-pegasus-und-nso-group/

Seit Juni 2021 beschäftigt sich die Arbeitsgruppe "Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" des FOSSGIS e.V. mit dem Thema der Beschaffung und Vergabe von IT-Lösungen auf Basis von FOSS. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen, die an Ausschreibungsverfahren und der anschließenden Entwicklung und Implementierung beteiligt sind, die häufig vorkommenden Frage- und Problemstellungen erörtern sowie Tipps für das Gelingen geben. Schon lange sind Ausschreibungsverfahren und die verschiedensten Ansätze zur Umsetzung von Software-Entwicklungsprojekten bekannt und auch im Einsatz. Doch noch immer verlieren sich viele Software-Umsetzungsprojekte in den Weiten einer IT-Landschaft, die nach den Vorgaben einer öffentlichen Ausschreibung und IT-Richtlinien der Verwaltungen erstellt werden soll. Dass der Weg in die digitale Souveränität steinig ist und keine einfachen Lösungen existieren, lernte die Arbeitsgruppe "Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" seit ihrer Gründung im Juni 2021. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen, die an Ausschreibungsverfahren und der anschließenden Entwicklung und Implementierung beteiligt sind, die typischen Frage- und Problemstellungen erörtern sowie Tipps geben, was für einen Weg in die digitale Souveränität alles mit ins Gepäck gehört. Mögliche Fragestellungen: - Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit eine Ausschreibung auf Basis von FOSS gelingt? - Welche Erwartungen haben Nutzer:innen an FOSS jenseits von Benutzbarkeit? - Welche Befürchtungen haben Beschaffungsstellen im Bezug auf FOSS? - Wie sollte der Ausschreibungsprozess in der öffentlichen Verwaltung gestaltet werden? - Welche Schritte sind notwendig, um die (Weiter-)Entwicklung von FOSS zusammen mit der Vergabestelle ausszuschreiben? - Welche adminstrativen und vertraglichen Aspekte sollten die Beteiligten kennen und nutzen? - Welcher EVB-IT Vertrag, mit welchen Ergänzungen, passt für mein Vorhaben am besten? - Was sollten Verwaltungen mitbringen, wenn sie sich digital souverän aufstellen wollen? - Reicht mir schon der Quellcode, um digital Souverän zu sein? - Wann reicht ehrenamtliche Arbeit an OSS-Projekten für kritische IT-Infrastrukturen nicht mehr aus? - Wie bauen wir ein lebendiges Ökosystem für FOSS-Projekte? - Wie können Verwaltungen die Entwicklercommunity unterstützen? about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/E78Q3Q/

Im Rahmen der "Marinen Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE)" wurde ein nationales Meeres- und Küsteninformationssystem eingerichtet. Die MDI-DE stellt die Datenbestände der wichtigsten Datenhalter an der Küste interoperabel bereit. (www.mdi-de.org). Fokus des Vortrags ist das neu entwickelte MDI-DE Geoportal, das basierend auf Open-Source-Komponenten, vorrangig dem Masterportal, das gezielte Auffinden, Analysieren und Exportieren der marinen Daten ermöglicht. Wo befinden sich Offshore-Windparks in Nord- und Ostsee und wo verlaufen unterseeische Stromkabel und Pipelines? Wie entwickelt sich die Population der Kegelrobbe im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer? Wie verändert sich der Schiffsverkehr in der Deutschen Bucht? Dies sind einige Beispiele für marine Fragestellungen, die mit Hilfe des integrierten und nationalen Meeres- und Küsteninformationssystem der MDI-DE untersucht und beantwortet werden können. Die MDI-DE besteht aus verteilten Infrastrukturknoten und stellt Daten der unterschiedlichsten Themen- und Anwendungsbereiche interoperabel bereit. Auf diese Weise werden Datenbestände der wichtigsten Datenhalter an der Küste einheitlich recherchierbar und nutzbar. MDI-DE stellt damit eine Plattform dar, aus der sich die breite Öffentlichkeit, Wirtschaft, Politik, Verwaltung und marine Wissenschaft bedienen können (www.mdi-de.org). Im neuen Portal der MDI-DE wurde die Suche in den Mittelpunkt gestellt, um das einfache Suchen und Finden von Daten zu ermöglichen. Die Suchergebnisse können sehr komfortabel nach verschiedensten Kriterien gefiltert und entweder direkt heruntergeladen oder im Kartenviewer visualisiert werden. Es kann auch in den vorhandenen Datenbeständen gestöbert werden. Die acht MDI-DE-Kategorien Basisdaten, Küsteningenieurwesen, Geologie, Natur und Umwelt, Ozeanographie, Menschliche Aktivitäten, Richtlinien und Schifffahrt sowie weitere Kriterien wie die verschiedenen INSPIRE-Themen bieten NutzerInnen einen übersichtlichen Einstieg in die Welt der Meeresdaten. Für die Visualisierung der Daten in einer Kartenansicht wird der Open-Source Geoportal-Client Masterportal in seiner aktuellsten Version verwendet. Die Daten, Dienste und Anwendungen werden im Metadatenkatalog dokumentiert, der basierend auf der Software InGrid aufgebaut wurde. Vervollständigt wird das Portal durch Gazetteer-Dienste sowie einem Literaturverzeichnis, den Webseiten der MDI-DE-Partner und externen Anwendungen wie z. B. BenInfos. Technisch basiert das gesamte Frontend auf dem Masterportal und individuell entwickelten Addons, während im Backend Elastic Search Stack und MapFish-Print-Komponenten zum Einsatz kommen. Im Vortrag werden Erfahrungen und Herausforderungen der Entwicklung und das Zusammenspiel der Komponenten beleuchtet und diskutiert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HVXKN3/

Der Unterhaltungsverband „Mittlere Hase“ betreut insgesamt 1.400 Gewässerkilometer für 700 Kunden. Für die Maßnahmenplanung und Erfassung von Arbeitsständen werden neben QGIS eine PostGIS Datenbank und mobile Endgeräte mit der Software QField eingesetzt. Da im Gelände offline gearbeitet werden muss werden zentrale Daten täglich synchronisiert. Technisch möglich ist die Synchronisation durch Funktionen der GBD Websuite und den Einsatz einer eigens entwickelten App zum Datentransfer. In Niedersachsen werden auf Basis des § 63 des Niedersächsischen Wassergesetzes die Gewässer von aktuell 109 Unterhaltungsverbänden unterhalten. Zu den Aufgaben gehört die Gewässerpflege und Entwicklung sowie die Abflusssicherung. Dabei sind Vorgaben des Natur- und Landschaftsschutzes zu berücksichtigen. Der Unterhaltungsverband 97 „Mittlere Hase“ betreut in dem 77.750 ha großen Verbandsgebiet ca. 689 Verbandsgewässerkilometer und 800 Kilometer Privatgewässer. Um die zahlreichen maschinengestützten Aufgaben im Gelände zu planen und zu überwachen setzt der Verband seit Jahren QGIS ein. Zur Optimierung und Vereinfachung der Arbeiten werden die Daten nun in einer PostGIS Datenbank verwaltet. Hier werden Maßnahmen zur Gewässerpflege erfasst und über QGIS visualisiert. Die Daten werden für die Feldarbeit an mobile Endgeräte mit der Software QField übertragen um die Informationen für durchzuführende Maßnahmen an Mitarbeiter zu übergeben und um den Arbeitsstand am Gewässer zu erfassen. Da im Gelände offline gearbeitet werden muss werden zentrale Daten täglich synchronisiert. Technisch möglich ist die Synchronisation durch die Entwicklung einer App zum Datentransfer und Funktionen der GBD Websuite. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GBD9JZ/